torch.Tensor.to_dense

Tensor.to_dense(dtype=None, *, masked_grad=True) → 张量

如果 self 不是跨步张量，则创建 self 的跨步副本，否则返回 self。

Keyword Arguments

• {dtype} –

• masked_grad (布尔值, 可选) – 如果设置为 True（默认）并且 self 具有稀疏布局，则 to_dense() 的反向传播返回 grad.sparse_mask(self)。

示例：

>>> s = torch.sparse_coo_tensor(
...        torch.tensor([[1, 1],
...                      [0, 2]]),
...        torch.tensor([9, 10]),
...        size=(3, 3))
>>> s.to_dense()
tensor([[ 0,  0,  0],
        [ 9,  0, 10],
        [ 0,  0,  0]])